Vistas de Analytics

Las vistas de Analytics de Manufacturing Data Engine (MDE) son una función potente diseñada para optimizar el análisis de datos y la generación de informes en tu entorno de MDE. Al generar automáticamente vistas de BigQuery que consolidan datos, metadatos y dimensiones asociadas específicos del tipo, MDE simplifica la creación de consultas y paneles integrales.

Conceptos

Una vista de Analytics es una vista de BigQuery prediseñada y adaptada a una versión de tipo específica dentro de tu entorno de MDE. Esta vista actúa como una fuente de datos unificada, ya que une sin problemas la tabla de tipos (tu tabla de hechos principal) con todos los buckets de metadatos relevantes (tus dimensiones) asociados con esa versión del tipo.

Esta consolidación simplifica las consultas, ya que elimina la necesidad de uniones manuales en varias tablas. Las vistas de Analytics también aplanan las instancias de metadatos y los campos de datos según esquemas JSON predefinidos.

Cómo funcionan las vistas de Analytics

  1. Creación automática: MDE crea automáticamente una vista de Analytics dedicada dentro del conjunto de datos mde_analytics para cada versión de tipo única. Las vistas de las versiones de tipo nuevas siempre se actualizan de forma local.

  2. Aplanamiento de metadatos: La consulta de vista aplana de forma inteligente las instancias de metadatos JSON (miembros de la dimensión) asociadas con el tipo. Cada campo del esquema JSON de la versión del bucket de metadatos asociada a la versión del tipo se asigna a un campo de BigQuery correspondiente, de acuerdo con la siguiente asignación de tipos bien definida:

    • Cadena -> Cadena
    • Array -> JSON
    • Objeto -> JSON
    • Number -> Float64
    • Número entero -> Int64
    • Booleano -> Booleano
    • null -> null

Los campos de BigQuery resultantes siempre tienen el prefijo del nombre del bucket de metadatos.

  1. Control de JSON anidado: Los campos JSON anidados se convierten en campos de BigQuery concatenando los elementos de su ruta de acceso con guiones bajos. Por ejemplo, {"location":{"city":"Düsseldorf"}} se convierte en location_city.

  2. Aplanamiento del campo"Data": La vista extiende el aplanamiento al campo "data" de JSON para los tipos no numéricos según el esquema definido para el tipo, lo que garantiza una accesibilidad integral a los datos. El aplanamiento solo se realiza cuando se define un esquema para el campo "data". Para obtener más detalles sobre los esquemas de los campos de datos, consulta campo de datos.

  3. Nombres de campos y conflictos: En caso de conflicto de nombres, los campos derivados de los buckets de metadatos tienen el prefijo del nombre del bucket.

Ver esquema

El esquema de la vista final abarca un amplio conjunto de campos:

  • Todos los campos de la tabla de tipos subyacente: Son los datos de fabricación principales.
  • Todos los campos aplanados de cada instancia de metadatos: Información contextual detallada sobre tus registros.
  • Todos los campos aplanados del campo "data" (no numéricos): Son puntos de datos adicionales específicos del tipo.

Beneficios de las vistas de Analytics

Estos son los beneficios de las vistas de Analytics:

  • Consultas simplificadas: Elimina las uniones complejas consultando una sola vista para obtener datos integrales.
  • Análisis acelerado: Dedica menos tiempo a la preparación de datos y más a extraer estadísticas.
  • Estructura estandarizada: El esquema coherente en todas las versiones de tipo facilita la generación de informes estandarizados.
  • Automatización: MDE se encarga de la creación y el mantenimiento de las vistas, lo que te evita realizar tareas manuales.

Cómo comenzar

Las vistas de Analytics están listas para usarse en cuanto comiences a trabajar con tipos en el MDE. Puedes explorar las vistas generadas automáticamente en tu proyecto de Google Cloud con los siguientes pasos:

  1. Selecciona BigQuery.
  2. Haz clic en Studio en el panel izquierdo.
  3. Selecciona el conjunto de datos mde_analytics en la ventana del explorador de BigQuery.